Chiến lược giao dịch định lượng dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo
Ngày tạo:
2023-11-14 11:22:28
sửa đổi lần cuối:
2023-11-14 11:22:28
sao chép:
0
Số nhấp chuột:
775
ChaoZhang
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi
Tổng quan
Chiến lược này sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để dự đoán sự thay đổi giá trong tương lai, tạo tín hiệu giao dịch dựa trên kết quả dự đoán, thuộc chiến lược theo dõi xu hướng. Ưu điểm của chiến lược là có thể xác định xu hướng phi tuyến phức tạp, phù hợp với giao dịch đường dài và trung bình.
Nguyên tắc chiến lược
Chiến lược này sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) để dự đoán mức tăng/tăng trong ngày tới.
Lớp đầu vào chỉ có một nút đầu vào, đó là tỷ lệ tăng/tăng trong ngày qua.
Lớp ẩn bao gồm 2 lớp, lớp đầu tiên có 5 node, lớp thứ hai có 33 node, đều sử dụng hình cong hình ngang ((tanh) làm hàm kích hoạt.
Lớp đầu ra chỉ có một nút đầu ra, được sử dụng trực tiếp như kết quả dự đoán cuối cùng sau hàm kích hoạt tuyến tính.
Nếu kết quả dự đoán lớn hơn giá trị tham số ngưỡng, sẽ tạo ra tín hiệu mua, nếu giá trị tham số ngưỡng nhỏ hơn âm, sẽ tạo ra tín hiệu bán.
Lợi thế chiến lược
- Sử dụng mô hình ANN để dự đoán và phù hợp với xu hướng phi tuyến tính phức tạp
- Nhập dữ liệu chỉ sử dụng một ngày, không cần nhiều dữ liệu lịch sử
- Có thể nhận ra xu hướng trên một quy mô thời gian dài hơn
- Sử dụng nhiều lớp ẩn, khả năng phù hợp
- Chức năng kích hoạt và tham số được tối ưu hóa, dự đoán hiệu quả tốt hơn
Rủi ro chiến lược
- Các thuật toán ANN có nguy cơ quá phù hợp, hiệu quả thực tế có thể kém hơn so với dự đoán
- Cần dữ liệu lịch sử lâu hơn để đào tạo, không phù hợp với cổ phiếu được niêm yết gần đây
- Các tham số và cấu trúc cần được tối ưu hóa nhiều lần, hiệu quả không ổn định
- Chỉ dự đoán giảm giá trong một ngày, không thể biết được xu hướng dài hạn
- Khi thị trường rơi vào thời kỳ biến động, hiệu quả có thể trở nên tồi tệ hơn
Hướng tối ưu hóa
- Thêm thông tin về các biến đầu vào, như khối lượng giao dịch
- Thử các cấu trúc và chức năng kích hoạt khác nhau
- Tối ưu hóa các tham số của ANN để tăng độ chính xác phù hợp
- Tăng số lượng mẫu tập huấn để tránh quá phù hợp
- Dự đoán nhiều quy mô thời gian, đánh giá xu hướng ngắn hạn và dài hạn
- combine with other models, ensemble learning
- Sử dụng các chỉ số như tỷ lệ biến động để kiểm soát rủi ro
Tóm tắt
Chiến lược này sử dụng mô hình ANN để dự đoán thay đổi giá, có thể xác định xu hướng phi tuyến tính phức tạp, phù hợp với giao dịch đường dài và trung bình. Tuy nhiên, tính năng hộp đen của mô hình ANN cũng mang lại thách thức lớn cho thị trường thực. Chúng tôi cần tối ưu hóa từ các khía cạnh của đặc điểm đầu vào, cấu trúc mô hình, tối ưu hóa tham số và học tập tập thể, đồng thời hỗ trợ các chỉ số phân tích kỹ thuật truyền thống để tăng hiệu quả hoạt động và giảm rủi ro thị trường thực. Chiến lược trí tuệ nhân tạo vẫn cần kết hợp hoàn hảo với chiến lược truyền thống để có hiệu quả tối đa.
Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2023-10-14 00:00:00
end: 2023-11-13 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("ANN Strategy v2")
threshold = input(title="Threshold", type=float, defval=0.0000, step=0.0001)
timeframe = input(title="Timeframe", defval='1D' )
getDiff() =>
yesterday=request.security(syminfo.tickerid, timeframe, ohlc4[1])
today=ohlc4
delta=today-yesterday
percentage=delta/yesterday
PineActivationFunctionLinear(v) => v
PineActivationFunctionTanh(v) => (exp(v) - exp(-v))/(exp(v) + exp(-v))
l0_0 = PineActivationFunctionLinear(getDiff())
l1_0 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*0.8446488687)
l1_1 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*-0.5674069006)
l1_2 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*0.8676766445)
l1_3 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*0.5200611473)
l1_4 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*-0.2215499554)
l2_0 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.3341657935 + l1_1*-2.0060003664 + l1_2*0.8606354375 + l1_3*0.9184846912 + l1_4*-0.8531172267)
l2_1 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.0394076437 + l1_1*-0.4720374911 + l1_2*0.2900968524 + l1_3*1.0653326022 + l1_4*0.3000188806)
l2_2 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.559307785 + l1_1*-0.9353655177 + l1_2*1.2133832962 + l1_3*0.1952686024 + l1_4*0.8552068166)
l2_3 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.4293220754 + l1_1*0.8484259409 + l1_2*-0.7154087313 + l1_3*0.1102971055 + l1_4*0.2279392724)
l2_4 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.9111779155 + l1_1*0.2801691115 + l1_2*0.0039982713 + l1_3*-0.5648257117 + l1_4*0.3281705155)
l2_5 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.2963954503 + l1_1*0.4046532178 + l1_2*0.2460580977 + l1_3*0.6608675819 + l1_4*-0.8732022547)
l2_6 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.8810811932 + l1_1*0.6903706878 + l1_2*-0.5953059103 + l1_3*-0.3084040686 + l1_4*-0.4038498853)
l2_7 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.5687101164 + l1_1*0.2736758588 + l1_2*-0.2217360382 + l1_3*0.8742950972 + l1_4*0.2997583987)
l2_8 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.0708459913 + l1_1*0.8221730616 + l1_2*-0.7213265567 + l1_3*-0.3810462836 + l1_4*0.0503867753)
l2_9 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.4880140595 + l1_1*0.9466627196 + l1_2*1.0163097961 + l1_3*-0.9500386514 + l1_4*-0.6341709382)
l2_10 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*1.3402207103 + l1_1*0.0013395288 + l1_2*3.4813009133 + l1_3*-0.8636814677 + l1_4*41.3171047132)
l2_11 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*1.2388217292 + l1_1*-0.6520886912 + l1_2*0.3508321737 + l1_3*0.6640560714 + l1_4*1.5936220597)
l2_12 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.1800525171 + l1_1*-0.2620989752 + l1_2*0.056675277 + l1_3*-0.5045395315 + l1_4*0.2732553554)
l2_13 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.7776331454 + l1_1*0.1895231137 + l1_2*0.5384918862 + l1_3*0.093711904 + l1_4*-0.3725627758)
l2_14 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.3181583022 + l1_1*0.2467979854 + l1_2*0.4341718676 + l1_3*-0.7277619935 + l1_4*0.1799381758)
l2_15 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.5558227731 + l1_1*0.3666152536 + l1_2*0.1538243225 + l1_3*-0.8915928174 + l1_4*-0.7659355684)
l2_16 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.6111516061 + l1_1*-0.5459495224 + l1_2*-0.5724238425 + l1_3*-0.8553500765 + l1_4*-0.8696190472)
l2_17 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.6843667454 + l1_1*0.408652181 + l1_2*-0.8830470112 + l1_3*-0.8602324935 + l1_4*0.1135462621)
l2_18 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.1569048216 + l1_1*-1.4643247888 + l1_2*0.5557152813 + l1_3*1.0482791924 + l1_4*1.4523116833)
l2_19 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.5207514017 + l1_1*-0.2734444192 + l1_2*-0.3328660936 + l1_3*-0.7941515963 + l1_4*-0.3536051491)
l2_20 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.4097807954 + l1_1*0.3198619826 + l1_2*0.461681627 + l1_3*-0.1135575498 + l1_4*0.7103339851)
l2_21 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.8725014237 + l1_1*-1.0312091401 + l1_2*0.2267643037 + l1_3*-0.6814258121 + l1_4*0.7524828703)
l2_22 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.3986855003 + l1_1*0.4962556631 + l1_2*-0.7330224516 + l1_3*0.7355772164 + l1_4*0.3180141739)
l2_23 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-1.083080442 + l1_1*1.8752543187 + l1_2*0.3623326265 + l1_3*-0.348145191 + l1_4*0.1977935038)
l2_24 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.0291290625 + l1_1*0.0612906199 + l1_2*0.1219696687 + l1_3*-1.0273685429 + l1_4*0.0872219768)
l2_25 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.931791094 + l1_1*-0.313753684 + l1_2*-0.3028724837 + l1_3*0.7387076712 + l1_4*0.3806140391)
l2_26 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.2630619402 + l1_1*-1.9827996702 + l1_2*-0.7741413496 + l1_3*0.1262957444 + l1_4*0.2248777886)
l2_27 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.2666322362 + l1_1*-1.124654664 + l1_2*0.7288282621 + l1_3*-0.1384289204 + l1_4*0.2395966188)
l2_28 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.6611845175 + l1_1*0.0466048937 + l1_2*-0.1980999993 + l1_3*0.8152350927 + l1_4*0.0032723211)
l2_29 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.3150344751 + l1_1*0.1391754608 + l1_2*0.5462816249 + l1_3*-0.7952302364 + l1_4*-0.7520712378)
l2_30 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.0576916066 + l1_1*0.3678415302 + l1_2*0.6802537378 + l1_3*1.1437036331 + l1_4*-0.8637405666)
l2_31 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.7016273068 + l1_1*0.3978601709 + l1_2*0.3157049654 + l1_3*-0.2528455662 + l1_4*-0.8614146703)
l2_32 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*1.1741126834 + l1_1*-1.4046408959 + l1_2*1.2914477803 + l1_3*0.9904052964 + l1_4*-0.6980155826)
l3_0 = PineActivationFunctionTanh(l2_0*-0.1366382003 + l2_1*0.8161960822 + l2_2*-0.9458773183 + l2_3*0.4692969576 + l2_4*0.0126710629 + l2_5*-0.0403001012 + l2_6*-0.0116244898 + l2_7*-0.4874816289 + l2_8*-0.6392241448 + l2_9*-0.410338398 + l2_10*-0.1181027081 + l2_11*0.1075562037 + l2_12*-0.5948728252 + l2_13*0.5593677345 + l2_14*-0.3642935247 + l2_15*-0.2867603217 + l2_16*0.142250271 + l2_17*-0.0535698019 + l2_18*-0.034007685 + l2_19*-0.3594532426 + l2_20*0.2551095195 + l2_21*0.4214344983 + l2_22*0.8941621336 + l2_23*0.6283377368 + l2_24*-0.7138020667 + l2_25*-0.1426738249 + l2_26*0.172671223 + l2_27*0.0714824385 + l2_28*-0.3268182144 + l2_29*-0.0078989755 + l2_30*-0.2032828145 + l2_31*-0.0260631534 + l2_32*0.4918037012)
buying = l3_0 > 0 ? true : l3_0 < -0 ? false : buying[1]
hline(0, title="base line")
//bgcolor(l3_0 > 0.0014 ? green : l3_0 < -0.0014 ? red : gray, transp=20)
bgcolor(buying ? green : red, transp=20)
plot(l3_0, color=silver, style=area, transp=75)
plot(l3_0, color=aqua, title="prediction")
longCondition = buying
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
shortCondition = buying != true
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)